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摘要：同樣預(yù)報精度情況下,中長期徑流預(yù)報提前期越長,對水庫調(diào)度方案與發(fā)電計劃的制定輔助決策作用效果更強.中長期徑流預(yù)報的難點在于徑流序列的隨機性以及相應(yīng)預(yù)見期的氣象難以可靠預(yù)報.當前的預(yù)報模型大都是基于數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型,其輸入因子多為前期徑流和大尺度氣候因子.而預(yù)報因子的選擇對于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的精度非常關(guān)鍵.因此,需要有效的因子篩選方法以輔助建模.本文引入lasso回歸方法以篩選徑流預(yù)報因子,其選擇結(jié)果作為支持向量回歸（SVR）模型中的預(yù)報因子,形成LASSO回歸和支持向量回歸耦合（LSVR）模型,并將LSVR模型應(yīng)用到龍羊峽水庫進行預(yù)見期為一個月的入庫徑流預(yù)報,并與傳統(tǒng)SVR模型預(yù)報結(jié)果進行對比.結(jié)果表明,徑流因子的選擇對兩種模型的預(yù)報效果都有較大的影響,過多引入前期徑流因子時預(yù)報效果較差.兩種模型的預(yù)報結(jié)果對比表明,LSVR模型能夠增強有益預(yù)報因子的作用,減弱干擾因子的影響,在驗證期和測試期的預(yù)報結(jié)果都好于SVR模型的.在2010年1月到2016年10月的82個月的測試期中,LSVR模型的4項評價指標相比SVR模型都有所提升,其中均方誤差（MSE）比SVR模型減小了13.09%.

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